‫なるほど｡
‫よし､ よし｡
‫心臓病かどうかを予測するという､ 私たちが取り組んでいるこのコンセプトの実証を終えるために､
‫私たちは上司から頼まれた最後の条件､ つまり機能の重要性を満たそうとしています｡
‫では､ ここで少し見出しをつけましょう｡
‫機能の重要性
‫きれいでしょう｡
‫さて､ 機能の重要性とは何でしょうか？
‫まあ､ 機能の重要性ですね｡
‫自分へのご褒美に､ ちょっと書いてみよう｡
‫特徴の重要度は､ どの特徴がモデルの結果に最も貢献したかを問う別の方法であり､ これを拡張することも可能です｡
‫そして､ どのように貢献したのでしょうか｡
‫これは､ 患者さんの医学的な特徴から心臓病を予測するために知っておくと便利なことです｡
‫どのような特性ですか？
‫今まで何度か見てきましたが､ リフレッシュのために｡
‫ここではこのデータを使っています｡
‫では､ これらの年齢性別の特徴のうち､ どれが他のすべての特徴を保っているのでしょうか？
‫コレステロール､ ファラック×NG､ これらの内訳を知りたい方は､ 上の方にあるデータ辞書をもう一度見てください｡
‫私たちはここで､ 重要な機能を検討しています｡
‫どれにする？
‫ターゲットを予測するために､ どのように貢献するのか､ あるいはどの程度貢献するのか？
‫では､ 具体的にどのように調べるのでしょうか？
‫さて､ 特徴の重要度を求めるのは､ 機械学習モデルごとに異なる｡
‫さて､ 先ほど見たように､ あるモデルのチューンハイパーパラメーターがありました｡
‫調べたいこと
‫そして､ これらの指標をすべて計算するためにロジスティック回帰を使っているので､ ロジスティック回帰はグリッドサーチによって､
‫高いパラメータをチューニングして見つけたモデルで､ 今のところ最良の結果を得ています｡
‫調べるとしたら､ 「ロジスティック回帰を使った重要な特徴の見つけ方」というようなことでしょうか｡
‫ここで行くと､ ロジスティック回帰モデルの基本特徴の重要度を求める方法を使って､ 特徴の端点について調べてみることにします｡
‫これを経れば､ ここにほぼすべてのモデルを挿入することができます｡
‫だから､ ランダムフォレストとかカイエンとかクラシファイアとか､ いろいろな手法が出てくるわけです｡
‫そこで､ 今回も調査したことにしてしまうのです｡
‫ボスがいなくなった｡
‫その機種にとって重要な機能を手に入れることができるのか？
‫そして､ 私たちは､ ちょっと待って､ と行ってきました｡
‫機能の重要性が全く分からない｡
‫一晩中､ あるいは数時間かけて遠出をし､ リサーチをして､ モデルを作って､ こうやって特徴を見つけるんだ､
‫ポートランドは美しいんだ､ と｡
‫だから､ ここではそうすることにします｡
‫しかし､ 機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって､
‫最も重要なことは研究と実験であることを忘れないでください｡
‫実験に使っているのは､ 私たちのフレームワークに組み込まれているものです｡
‫それが､ ここでの活動です｡
‫今は､ そのための見出しを作ったという､ まさにモデリングの段階なんです｡
‫でも､ 本当に実験中なんです｡
‫だから､ それを考えよう｡
‫ロジスティックに重要な機能を探してみましょう｡
‫回帰モデル｡
‫ここにちょっと書いておきますね｡
‫機能の重要性を検索する方法の1つは､ ここに入れることができるように検索することです｡
‫括弧の中に入れておきます｡
‫モデル名機能重要｡
‫それもひとつの方法です｡
‫それが､ 今､ この小さな検索で見たものです｡
‫どのモデルを使っても､ 特徴の重要度を見つける方法は同じなので､ 気になる方は試してみてください｡
‫そこでまず､ ロジスティックのインスタンスをフィットさせることにします｡
‫Regressionは､ 最適なパラメータを持つものを作成します｡
‫そこで､ gc log regとbest paramsを使用します｡
‫それが何にシフトしていくのかは､ これからです｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 人生イコールロジスティック回帰を見に行く｡
‫この長い長い10進数のC値を渡すんだ｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫そして､ それをここに通すのです｡
‫ソルバー リブ リニア
‫美しい｡
‫とても良い｡
‫私たちのクリフ｡
‫そこで､ それをインスタンス化します｡
‫これが分類器です｡ 次にCLF dot fit x train y trainを実行します｡
‫素晴らしい｡
‫そして今､ 私たちの研究によって､ フィットしたロジスティック回帰モデルには､ Co F（係数）という属性があることがわかりました｡
‫なるほど｡
‫ロジスティック回帰の場合､ 係数は相関を連想させるのですが､ どうなるでしょうか｡
‫私たちが調査して見つけたことを忘れないでください｡
‫ロジスティック回帰モデルで特徴量の重要度を求める方法を調べましたが､
‫特にサイクロンを使ったロジスティック回帰の場合､ モデルをフィットさせれば､ 係数を与えてくれるco f属性を呼び出せることがわかりましたね｡
‫各パラメータの値､ またはその方法｡
‫もう一度､ データセットを見てみましょう｡
‫これらの独立変数が､ X学習データセットの係数をどのように我々のラベルやターゲットラベルに貢献するか｡
‫ふー｡
‫だから､ ちょっと口惜しかったですね｡
‫しかし､ これから行うのは､ この係数配列を操作して､ 意味をなすようにすることです｡ 今は単なる数字の羅列ですから｡
‫でも､ 数えてみると､ 実はここで起こっていることと同じ長さになりそうです｡
‫この量の列を､ ただひねり合わせてみましょう｡
‫そこで､ フィーチャーとカラムのフィーチャーをマッチングさせることにします｡
‫だから､ これは意味があることなんです｡
‫それを狙っているんです｡
‫これなら､ 納得できるはずです｡
‫Dict だから､ 機能 dict 辞書を作成し､ DF 列を zip でまとめ､
‫self echo f と共にリストアップするつもりです｡
‫ゼロです｡
‫と言ってみましょう｡
‫やりましたね｡
‫ブームです｡
‫あれを見てください｡
‫どのように良いのでしょうか？
‫だから､ ここに行けば｡
‫ここでは､ さまざまな変数をすべてマッピングしています｡
‫右の欄へ
‫ここで思い出してみましょう｡
‫持っていた｡
‫つまり､ 分類器の属性である "右 "を取るだけなんです｡
‫そして､ データフレームからカラムを取り出し､ 互いにマッピングしました｡
‫つまり､ これが教えてくれるのは､ どれくらいの量なのか？
‫それで？
‫なぜ？
‫ほら､ ここに負の値がありますね｡ 負の相関なのか正の相関なのか､ それぞれが対象変数の予測にどれだけ寄与しているのか｡
‫うわー､ ちょっと口惜しいな｡
‫次に別の方法｡
‫機能の重要度を可視化する｡
‫実は､ そうではないんです｡
‫言うべきじゃなかったな
‫あれは私が持っているちょっとした手品だと言っておくべきだった｡
‫マジシャンは自分の秘密を明かさない｡
‫今やっているのは､ これをビジュアル化して､ 何が起こっているのかを把握することです｡
‫だから､ インデックスはゼロに等しい｡
‫フロントラインフィーチャーデフドットトランスポーズ｡
‫プロットの入れ替わりが多いけど､ それはそれでいいんです｡
‫タイトルイコールファイナルフィーチャーの重要性｡
‫伝説を目指せ
‫いいえ､ 結構です｡
‫おっと
‫これでよしとしよう｡
‫だから
‫これって､ 意味があるんでしょうか？
‫ここで何が起こっているのか？
‫これは要するに､ 各特徴がターゲット変数である心臓病の有無の予測にどれだけ寄与しているかということです｡
‫ネガティブなものもあれば､ ポジティブなものもあることがおわかりいただけると思います｡
‫そして今､ これと似たようなものを見たことがあると思われるかもしれませんね｡
‫ある機能がネガティブで､ ある機能がポジティブかどうか｡
‫今すぐには来ません｡
‫大丈夫です｡
‫この2つを結びつけるのに時間がかかりました｡
‫しかし､ ここで右往左往していると
‫相関行列に戻ると
‫ロジスティック回帰の場合､ 特徴の重要性を把握したい場合はCO
‫Fを使います｡ 相関行列の係数も同じようなもので､ 実際には違うのですが｡
‫しかし､ あなたは私のイメージを理解し､ 我々はここでいくつかの異なる値を見ることができます｡
‫つまり､ CPが0に等しいとします｡ 43､ よし､ 黒は0に等しい｡ 42.
‫そして､ 他に何があるかということになった｡
‫X ngは-0に等しい｡ 44.
‫うーん｡
‫ここに降りれば
‫今､ 私たちは同じものを手に入れました｡
‫つまり､ CPイコール0ということですね｡ 66.
‫ああ､ ここは高い数字なんですね｡
‫そして､ フェールを受けた｡
‫アッ
‫なるほど｡
‫どちらが0なのか｡ 02.
‫x angがあるので､ -0です｡ 6.
‫そこで今､ 私たちが行っているのは､ モデル駆動型の探索的データ解析です｡
‫この値は､ 機械学習モデルを構築して得られたもので､ データのパターンを発見し､
‫それがどのように正しいか､ あるいは我々のターゲット変数とどのように相関しているかを教えてくれるものです｡
‫それが､ ここでの注目点です｡
‫では､ その価値観で何ができるのか｡
‫では､ それらを少し探ってみて､ 意味があるかどうかを確認しましょう｡ そうすれば､ セックスがかなり負の相関を持つことがわかります｡
‫ほとんどこの下の方にあるような｡
‫うーん｡
‫この値が負の値であれば､ 先ほど相関行列で見たように､ 負の相関があることを意味します｡
‫なるほど｡
‫性別の値が大きくなると､ 負の係数のため目標値は小さくなる｡
‫これが実際にデータを反映しているかどうか､ 見てみましょう｡
‫だから､ セックスをしよう｡
‫ターゲットを比較してみよう､ そして何を言うのか？
‫つまり､ Sexの値が大きくなると､ 負の係数なので目標値は小さくなる｡
‫セックスが増えるという価値観があるんです｡
‫つまり､ 上がれば目標値が下がるわけです｡
‫これを見ていると､ どうも腑に落ちないんですよね｡
‫見てください｡
‫だから､ セックスは上がる､ 増える､ でも､ 目標値も上がる｡
‫あ､ あのね｡
‫これを見た後､ ここで考えているのは比率であることがわかると思います｡
‫つまり､ 性別が上がると目標値､ 比率が下がるわけです｡
‫つまり､ ここで性別が女性の場合0とすると､ ほぼ3対1の割合になることがおわかりいただけると思います｡
‫つまり､ 72を24で割るとほぼ3｡
‫その72を割って見るのです｡
‫3つです｡
‫ああ､ その通りです｡
‫24.
‫つまり､ ここでは3対1の割合になっています｡
‫そして､ 性別が上がるにつれて､ ターゲットは1対2くらいの割合に下がっていきます｡
‫ここに大体5050があるわけです｡
‫なるほど｡
‫ということは､ 負の相関､ つまり､ セックスが強く､ 負に､ あるいは負の係数になるということですね｡
‫すみません､ 係数coを使っているので｡
‫ここまででco fを使うなら､ co f属性｡
‫では､ ポジティブなもの､ C､ P､ あるいはスロープを見てみましょう｡ CPについては前にすでに検討しましたので､ それをやりましょう｡
‫PDクロスタブ｡
‫スロープとは何か､ 実はよく分からないので､ データ辞書を見直す必要がありそうです｡
‫そして､ ここでもモデル駆動型の探索的データ分析が行われていますね｡
‫私たちのモデルから得られた結果を使って､ 何が起こっているのか､ 私たちのモデルが学んだことが通用するのかどうかを調べているところです｡
‫つまり､ 正の係数なので､ 傾きが大きくなれば､ 目標も大きくなるはずだということです｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫だから､ スロープは､ 012という値になっているんです｡
‫では､ 0→1→2と増えるにつれて､ こちらのサンプル数も増えていくのでしょうか？
‫そうですね｡
‫ここでは､ 少し多めにご紹介します｡
‫そこに
‫そこでほぼ2倍になっているんです｡
‫しかし､ それが高くなると､ 心臓病を患う人が3倍になります｡
‫では､ 一番上に戻って､ データ辞書にあるスロープを確認しましょう｡
‫スロープ
‫これをコピーして､ また降りてくることができるかもしれません｡
‫了解しました｡
‫元いた場所にすぐ戻ってくる｡
‫さて､ これで納得してもらえたでしょうか？
‫私たちのモデルによると､ 正の相関､ 正の係数が得られています｡
‫だから､ ここにマークダウンに変更しますと書いておきます｡
‫あまりいい印象はないですね｡
‫これらを点描で表現していきます｡
‫Slope ピークエクササイズ区間の傾き｡
‫だから､ ゼロは傾斜している｡
‫だから､ 尋常でない運動で心拍数を良くする｡
‫ええ､ それはかなり珍しいことです｡
‫フラットなスロープで変化が少ない｡
‫典型的な健康な心臓｡
‫なるほど｡
‫そうですね｡
‫そして､ 下り坂の標識へ｡
‫それで､ 心が不健康な兆候は大丈夫なんです｡
‫それはそれで意味があるんでしょう？
‫こちらの相関図､ 医療関係者でなかった場合｡
‫そうですね｡
‫しかし､ あなたは物事の成り行きを少しは知っているはずです｡
‫もし､ ある人が不健康な心を持っているとしたら､ その人に聞いてみると､ その人は潜在的に不健康な心を持っている､
‫なぜなら傾斜値が2だからということになります｡
‫心臓病になりやすいとでも言うのでしょうか｡
‫なるほど｡
‫値が1であること､ または心臓病を患っていないこと｡
‫我々のモデルによると､ 傾斜に正の係数を与えています｡
‫つまり､ 傾きの値が大きくなればなるほど､ そのモデルはより高い目標値を予測する可能性が高いことを意味する｡
‫そして､ 私たちの目標値の高さは？
‫なぜなら､ 0か1しか予測できないからです｡
‫数値が大きい方が1です｡
‫すごい｡
‫さて､ このまま続けてもいいのですが､ これはおそらく共有できるものだと思います｡
‫このようなものを持つことの重要性は何でしょうか｡
‫まず､ 詳細を調べる｡
‫そのため､ 機能の重要度の相関関係が分かりにくい場合は､ 専門家に相談すると状況を把握できるかもしれません｡
‫ですから､ これはあなたのパートナーや同僚に､ 「胸痛が正の係数を持つというのはどういうことなのか､
‫よくわからないのですが､ 教えていただけませんか」と聞いてみるとよいでしょう｡
‫その1､ その2､ 力を振り向けることができる｡
‫そのため､ これらの機能のうち､ 他の機能よりも価値の高いものがあれば､ 問題によってデータの収集方法が変わってくるかもしれません｡
‫だから､ ここを見てください､ これらは本当に影響を及ぼさないのです｡
‫ここに年齢､ コレステロール､ ストレスがあります｡
‫こちらはいずれも本当に低い係数です｡
‫このことは､ 今後のデータ収集の進め方に影響を与えるかもしれません｡
‫多分､ 誰かのコレステロール値を見つけることは､ モデルのパターンにあまり貢献していない場合､ 本当に難しいです｡
‫この発見､ 今後のデータ収集でスクラップするかもしれませんね｡
‫そしてまた､ これが3点目です｡
‫少ないけど､ いいんでしょう？
‫つまり､ ある機能が他の機能よりもはるかに多くの価値を提供している場合､ これらの機能を改善するだけでなく､
‫モデルがパターンを見つけようとする機能の数を減らすことができるのです｡
‫だから､ それは私たちがちょうど継続することが本当にポイントであり､ 3は一種の同じものです｡
‫これらを何らかの方法で組み合わせたり､ 改良したり､ あるいは一番提供しているものをより良いものにすることもできます｡
‫これにより､ モデルがより少ない特徴量からパターンを発見することで計算量を削減できるだけでなく､ 最も価値のある特徴量を使用することで同じパフォーマンスを達成することができるのである｡
‫だから､ その点は注意が必要です｡
‫わかりました｡
‫つまり､ 上司が求めていたプロジェクトの要件をすべて満たしたわけです｡
‫特集の重要性がわかった｡
‫クロスバリデーションによる分類指標を得た｡
‫はい､ コンフュージョンマトリックスを手に入れました｡
‫こんなにたくさんの種類のマトリクスがあるんですね｡
‫そうですね｡
‫なんということでしょう｡
‫ロックカーブができた
‫曲線下の面積を確保しました｡
‫美しい｡
‫うーん｡
‫あるかなぁ｡
‫何か見落としていることはないだろうか｡
‫では､ そうしましょう｡
‫それは次の動画で考えましょう｡